Amazon Bedrock エージェントとは？機能・活用メリット・使い方・注意点を徹底紹介！

AIエージェントの開発には、複雑な設計や専門的な知識が求められる点に加え、外部システムとの連携が難しく、運用後の監視や保守にも大きな労力がかかるという課題があります。

こうした従来の制約を取り払い、ビジネス現場での実践的なAI導入を加速させるのが、「Amazon Bedrock エージェント」です。

Amazon Bedrock エージェントは、社内システム・API・データソース全体とシームレスに連携し、ノーコードながら高度なAIエージェントを簡単に構築・展開できるAmazon BedrockサービスのAIエージェント構築サービスです。

本記事では、Amazon Bedrock エージェントの概要や活用メリット、基本的な使い方、注意点を解説します。AI導入や業務自動化を検討している企業担当者にとって、実用的なヒントが満載の内容ですのでご覧ください。

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Amazon Bedrock エージェントとは？

Amazon Bedrock エージェントとは、企業のシステムやデータを安全に活用し、複雑なタスクを自律的に実行するAIエージェントを、フルマネージドで構築・運用するためのAmazon Bedrockの機能です。

モデルを選び、わずか数回のクリックと自然言語でエージェントの指示を記述して、AWS Lambda関数を定義するだけでAIエージェントを作成できる点が大きな強みです。

Amazon Bedrock エージェントを活用すると、AI開発の専門知識がなくてもAIエージェントを簡単かつ迅速に構築でき、業務の自動化を加速できます。

作成されたエージェントは、以下のような処理を自動で行います。

1. ユーザーの指示内容を理解し、適切なステップに分解
2. 基盤モデルが各ステップを判断・実行
3. 必要に応じてAPIを呼び出し、社内システムと連携
4. 情報が不足していれば、ユーザーに対話形式で質問しながら処理を進行

例えば「あなたは在庫システムで製品の在庫状況を判断する在庫管理エージェントです」と指示するだけで、エージェントは製品の在庫状況に関する質問に答えたり、注文を受け付けたりするなど、ビジネスタスクを計画して実行できます。

Amazon Bedrock エージェントの仕組み

Bedrock Agentsは主に3つの重要な要素で構成されています。

基盤モデル：頭脳

基盤モデルはエージェントの思考と推論を司る中核です。Amazon Bedrockの最大の特徴であるモデル選択の柔軟性はAmazon Bedrock エージェントでも生かされています。

Anthropic社のClaudeシリーズ、Amazon社のTitan、Meta社のLlamaシリーズなどタスクに最適なLLMを自由に選択できます。タスクの分解や計画を担当する「オーケストレーションモデル」と、最終的な応答を生成するモデルを別々に指定することも可能です。

アクション グループ：手足

エージェントが外部のシステムやツールを操作するための手足の役割を果たします。Amazon Bedrock エージェントでは、AWS Lambda関数などを通じて社内外の各種システムとAPI連携が可能です。

例えば、在庫管理システムやCRM（顧客管理システム）、ERP（基幹業務システム）といった既存の業務システムとシームレスに接続できます。また、外部のWebサービスとの連携も容易です。

Amazon Bedrock エージェントと既存システムをスムーズに統合でき、AIの開発ノウハウに依らず、開発工数の削減しつつ迅速な実装を実現できます。

ナレッジベース：専門知識の記憶

企業の社内文書、マニュアル、過去の問い合わせ履歴といった独自データを格納する「専門知識ライブラリ」です。AIがハルシネーション（もっともらしい嘘）を生成するのを防ぎ、企業の事実に基づいた正確な回答を生成するRAG（拡張検索生成）技術の中核を担います。

Amazon Bedrock エージェントの応用例

Amazon Bedrock エージェントは、業種・業務を問わず幅広いシーンで活用可能です。以下が、具体的な応用例です。

これらの活用例はあくまで一部であり、エージェントの役割をカスタマイズすることで、さまざまなビジネスプロセスに応用できます。

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Amazon Bedrock エージェントの特徴

Amazon Bedrock エージェントは、AI導入における技術的・運用的なハードルを大幅に下げつつ、高性能な業務エージェントを誰でも構築できる環境を提供します。以下では、主なメリットを紹介します。

クリック&対話形式で簡単にエージェントを作成

Amazon Bedrock エージェントは、プロンプトの設計やモデルの学習、手動でのAPI接続を行う必要がありません。AIエージェントの作成からテスト、デプロイ・リリースまで、GUI上の直感的な操作だけで完結します。

例えば、テスト工程ではチャット形式でエージェントの動作を試すことができ、動作確認のたびに作業中のドラフトバージョンが自動的に適用されます。

また、「Conversational Builder」と呼ばれる、チャット形式でエージェントを構築できる支援機能も搭載されています。例えば、「ショッピングに関する質問に答えるカスタマーサービスエージェントを作成して」と指示するだけで、必要な設定が自動生成され、そのままテストが可能です。

自然言語とクリック操作だけでAIエージェントを作成・調整できるため、非エンジニアの業務部門でも自律的にAI活用を進められます。

サーバーレスでインフラ管理を軽減

Amazon Bedrock エージェントはサーバーレス環境での拡張が可能なため、他のAIエージェント構築サービスにあるサーバー構築や運用管理が不要です。

そのため、利用ユーザーや処理ボリュームの増加にも柔軟にスケーリング対応でき、インフラ負担を特に考慮することなく運用を継続できます。

結果として、AIエージェントの構築から運用までを最小限の人的・技術的リソースで実現でき、導入障壁を下げられます。

幅広いLLMを提供

Amazon Bedrock エージェントでは、Amazon独自のLLM「Titan」シリーズに加え、他社の先進モデルも利用可能です。具体的には、ClaudeやLlamaなどの主要LLMを単一のAPIから利用できます。

そのため、回答精度を重視するタスクにはClaude、高速応答を重視するタスクにはTitanなど、目的に応じて最適なモデルを選べます。

このように、ベンダーロックインを避けつつ、最先端のLLMを戦略的に選択・運用できる点が魅力です。

AWS由来のセキュアな環境安全性が高い

Amazon Bedrock エージェントは、AWSの高度なセキュリティ基盤のもとで運用されます。

以下が、搭載されている主なセキュリティ機能です。

• 操作の自動記録： エージェントの作成・変更など操作は、AWS Management Eventにデフォルトで記録
• 脅威検出の自動化：Amazon GuardDutyにより、CloudTrailの操作ログをリアルタイムで監視し、不審な挙動を検知
• セーフガードの設定：Amazon Bedrock Guardrailsを使用することで、ユーザー入力やモデル応答に対するフィルターを適用し、有害コンテンツや不適切な出力をブロック
• データ暗号化の徹底： 転送中・保存中のすべてのデータは自動で暗号化処理
• モデル呼び出しの監査ログ： リージョン内のAmazon Bedrockで使用されるすべての呼び出し履歴やモデルの入力・出力データを収集

このようなAWSの堅牢なセキュリティ体制により、エンタープライズレベルの安全性を確保し、企業のAIエージェント活用に伴うリスクを最小限に抑えます。

特定タスクへの適応も可能

Amazon Bedrock エージェントは、RAGやプロンプトの調整、学習データの活用により、基盤モデルを特定ドメインに最適化できます。一般的なチャットや応答だけでなく、専門性の高い業務に特化した高精度なエージェントの構築が可能です。

そのため、専門性の高い業務にも迅速に対応でき、幅広いビジネスニーズに応える柔軟なAIソリューションとして活用できます。

フルマネージドで本番運用を加速するAgentCore

2025年7月に発表された「Amazon Bedrock AgentCore」 （プレビュー版）は、Bedrock Agentsをロトタイプ（PoC）で終わらせない、本格的な本番運用を見据えたインフラ基盤です。

これまでのBedrock Agentsが「エージェントの作り方」を提供していたのに対し、AgentCoreは、作ったエージェントを本番環境で大規模に、安全に、そして安定して動かし続けるための、あらゆる部品（ビルディングブロック）を提供します。

これまで難しかった、最大8時間に及ぶような複雑なバッチ処理やレポート生成タスクをエージェントが実行可能になります。また、LangChainやLangGraphといった自由度の高いフレームワークで開発したエージェントを、AWSのマネージド環境に簡単にデプロイ可能です。

これにより、企業はインフラの心配をすることなく、より複雑でミッションクリティカルな業務の自動化にAIエージェントを適用できるようになるでしょう。

Amazon Bedrock エージェントの主な機能

Amazon Bedrock エージェントは、ノーコードでありながら高度な業務をこなすための多彩な機能を備えています。以下では、主な機能について紹介します。

マルチエージェント連携

Amazon Bedrock エージェントは、複数の専門分野に特化したエージェントを連携・協調できる機能があります。例えば、在庫管理エージェント・受注処理エージェント・物流調整エージェントといった専門タスクを担うエージェント同士が連携し、1つの大きな業務プロセスを分担・協働で処理できます。

マルチエージェント連携により、組織の部門横断的な業務プロセスをAIエージェント同士の連携で再現・自動化が可能です。

過去情報を参照

AIの判断プロセスがブラックボックス化することは、特にエンタープライズ利用において大きな懸念点となります。

Amazon Bedrock エージェントは、複数のやり取り全てを継続的に記憶・参照する機能を備えています。過去のリクエスト内容やコンテキスト、改善されたレコメンデーションに基づき、タスク精度を高め、よりパーソナライズされた応答を実現します。

同じ内容を繰り返す必要がなくなることでユーザーの負担が軽減され、業務効率の向上につながります。

継続的なやり取りに一貫性を持たせ、ユーザーごとに対応を最適化できるため、特に企業のカスタマーサポートや社内アシスタントにおいて有効です。

プロンプトの自動作成

Amazon Bedrock エージェントは、ユーザーからの自然言語による指示に応じて、適切なプロンプトテンプレートを自動生成する機能を備えています。具体的には、ユーザー入力の前処理やタスクの計画、出力結果の後処理といった各フェーズに適したプロンプトが自動的に構成されます。

開発者が自然言語で「あなたは何をするエージェントか」「どのツールが使えるか」といった基本的な指示を与えるだけで、エージェントの思考プロセスを制御するための複雑なプロンプトテンプレートを自動的に生成します。開発者はこのテンプレートをベースに微調整するだけで済み、プロンプトエンジニアリングの専門知識がなくても高性能なエージェントを構築できます。

AIエージェントが最適な形式で基盤モデルとやり取りできるよう自動で調整されるため、人手によるプロンプト設計や試行錯誤の手間を省くことが可能です。

そのため、プロンプトエンジニアリングの専門知識がない企業でも、AIエージェントをフルに活用できます。

推論過程の可視化

出典：Amazon Bedrock のエージェントが、オーケストレーションの制御と推論の可視性が向上して利用可能になりました。｜AWS

Amazon Bedrock エージェントには、エージェントの推論プロセス（思考の連鎖）を可視化する「トレース機能」が搭載されています。トレース機能とは、ReAct（推論と行動の相乗効果）という推論手法に基づき、AIエージェントがどのようにタスクを理解・分解し、段階的に実行したかを可視化するものです。

エージェントがユーザーのリクエストを受けてから、最終的な回答を生成するまでの全てのステップを詳細に追跡・可視化できます。具体的には、以下一連のプロセスが時系列でグラフィカルに表示されます。

1. 思考の連鎖（Chain of Thought）: どのようにタスクを分解し、計画を立てたか。
2. API連携: どのシステムの、どのAPIを、どのようなパラメータで呼び出したか。
3. 情報検索: ナレッジベースからどのような情報を取得したか。
4. モデルの応答: 各ステップでAIモデルが何を生成したか。

ユーザーリクエストに対するエージェントの思考過程や判断根拠を見える化できるため、応答内容の信頼性や妥当性を検証する際に有効です。

また、開発者が推論の根拠やプロンプトの流れを把握し、プロンプトやアクション定義を調整する際に役立ちます。

トレース機能により、生成AIのブラックボックス性を解消し、説明性と制御性を兼ね備えた実用的なAIエージェントの構築が可能です。

RAGエージェント

Amazon Bedrock エージェントは、RAG（検索拡張生成）に対応したエージェントも構築可能です。RAGエージェントは、企業内のナレッジベースや業務データと接続し、生成AIの出力に信頼性と正確性を担保します。

例えば、ユーザーが「請求の適格条件は？」と尋ねた場合、RAGエージェントは「免許証・損傷写真・事故報告書が必要です」などと具体的なポリシー情報をナレッジベースから取得し、適切な回答を返します。

このように、機密情報へのアクセスもポリシーに準拠した安全な参照が可能なため、企業データの活用においても安心です。

RAG機能により、生成AIの弱点である「知識の鮮度」と「事実の正確性」が改善され、企業内情報を最大限に活用できるAIエージェントの構築が可能です。

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Amazon Bedrock エージェントの基本的な使い方

Amazon Bedrock エージェントは、比較的簡単な手順で利用を開始できます。

以下が、基本的な使い方です。

1. 必要に応じて外部サービスのAPIキーの取得
2. エージェントを作成
3. AWS Lambdaの設定
4. 監督者エージェントの作成

各操作はGUI上で直感的に行えるよう設計されており、専門的な知識がなくてもスムーズに構築・運用が可能です。

関連記事：「AIエージェントの開発方法・手順を解説！必要な技術やフレームワーク、注意点徹底ナビ」

Amazon Bedrock エージェントの注意点

Amazon Bedrock エージェントは、運用や連携の場面でいくつかの注意点があります。以下では、主な注意点を紹介します。

API・システム連携時のセキュリティ対策

Amazon Bedrock エージェントは、AWS Lambdaを介して外部システムや社内APIを直接呼び出します。そのため、特に業務データや機密情報を扱うシステムと連携する場合は、以下のようなセキュリティ対策を徹底する必要があります。

• 認証と認可の厳格な管理：APIキーやトークンを扱う際には、IAMロールやポリシーを適切に設定し、不要なアクセスを制限
• 機密情報の保護：Lambdaで扱うパラメータやAPIシークレットは、AWS Secrets ManagerやParameter Storeを利用して安全に管理
• 通信の暗号化： 外部通信は必ずHTTPSを使用し、転送中のデータの盗聴・改ざんを防止

これらの対策を講じた上でシステム連携を構築することで、業務システムとの安全な統合が可能です。

ナレッジベースの継続的な更新が必要

Amazon Bedrock エージェントを高精度かつ実用的なレベルに保つには、想定されるユーザーとの対話シナリオや業務フローに沿った操作のセットなどを含むナレッジベースの定期的な更新が不可欠です。

ナレッジベースは、API連携・ナレッジ検索・応答の一連の動作が、実際にどのように機能すべきかを検証する基準となるため重要です。

新たな顧客行動やフィードバックを元に、ナレッジと検証データを継続的に見直しましょう。

こうした取り組みにより、エージェントの精度・信頼性・再現性を高めるとともに、未知のケースへの対応力も強化されます。

ログを定期的に分析

Amazon Bedrock エージェントを本番環境で安定的に運用するためには、エージェントの挙動やユーザーの利用状況を把握するログ分析が不可欠です。

例えば、Amazon OpenSearch Serviceでカスタム監視ソリューションを構築し、ログのダッシュボード化・可視化を行うとよいでしょう。また、「Bedrock-ICYM」などのオープンソースツールを活用すると、少ない工数で高度なログ分析基盤を構築できます。

特に、初期構築後の運用フェーズでは、ログを継続的に収集・分析する監視ワークフローの構築が推奨されます。

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Amazon Bedrock エージェントについてよくある質問まとめ

まとめ

Amazon Bedrock エージェントは、プロンプト管理・セッション管理・オーケストレーション機能を標準で備えた、ノーコードかつサーバーレスの生成AIエージェント構築ツールです。

プロンプト設計やモデルの知識がない非エンジニアの部門でも、クリックと自然言語だけで業務用AIエージェントを展開できます。

Amazon Bedrock エージェントは、生成AIの本格導入を検討している企業にとって、今まさに導入すべき有力な選択肢です。しかし、特定のビジネス課題に合わせた最適なAIエージェントを設計・実装するには、専門的な知見やノウハウが不可欠です。

本テーマに関してさらなる詳細な知識や、具体的な導入支援をご希望の場合は、ぜひ専門家にご相談ください。